车路协同下信号交叉口排放估算方法研究

发布时间：2017-10-23 05:33

  本文关键词：车路协同下信号交叉口排放估算方法研究

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【摘要】：随着机动车保有量和道路交通量持续迅猛增加,交通拥堵问题日益严重,环境污染危害性愈发凸显。交叉口作为城市道路的重要节点,多方式、多方向交通流在此汇集、相互干扰,受信号控制影响,车辆在通过交叉口时多会经历减速(或停车)、加速的过程,不仅会使机动车行驶时间延长,还导致机动车行驶工况更加复杂,致使交叉口的尾气污染相比其他路段更为严重。作为国际智能交通领域的前沿技术,车路协同技术已经成为当前的研究热点,利用车路协同技术对信号交叉口处车辆进行引导,可有效减少车辆不必要的加减速及尾气排放。车路协同技术如何影响交叉口处机动车驾驶行为、机动车运行工况与尾气排放,如何量化车路协同技术对尾气排放的影响,成为亟待解决的问题。本文结合车路协同技术最新的发展趋势,以单点信号交叉口为研究对象,建立以诱导服从率为关键因素的车路协同环境下多方式信号交叉口排放估算方法,为车路协同应用条件下的排放估算提供新思路。首先,利用SP调查对车路协同环境下信号交叉口驾驶行为进行分析,确定驾驶行为的影响因素,建立并标定Logistic模型以量化各因素对驾驶员是否服从信息诱导的影响；随后,确定车路协同下车辆引导策略,建立VISSIM仿真平台,利用VB 6.0和VISSIM COM编程实现对车辆的速度引导,基于实地调研数据标定仿真平台；通过运行仿真平台,得到不同诱导服从率下的车辆运行工况数据,分析结果表明：随着诱导服从率的增加,信号交叉口处车辆延误和平均停车时间减少,车辆行驶也越来越平稳：借鉴现有排放模型计算思路,确定了“计算基本排放因子——计算排放因子修正系数——排放估算”的车路协同下信号交叉口排放估算方法思路,结合实验室已有的大量排放数据和仿真得到的工况数据,建立了以诱导服从率为关键因素的车路协同下信号交叉口排放估算方法,并对模型进行了验证,模型计算结果与仿真值相对误差控制在3%以内,表明模型能够用于估算车路协同环境下信号交叉口排放；最后,分析应用车路协同下信号交叉口排放估算方法的需求,提出车路协同下信号交叉口排放估算方法的应用方法。
【关键词】：车路协同 信号交叉口 排放估算 诱导服从率 VISSIM仿真
【学位授予单位】：北京交通大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：U491.92
【目录】：

• 致谢5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-13
• 1 绪论13-17
• 1.1 研究背景与意义13-14
• 1.1.1 研究背景13
• 1.1.2 研究意义13-14
• 1.2 研究目标14
• 1.3 研究内容与技术路线14-17
• 2 国内外文献综述17-23
• 2.1 车路协同技术发展及效用研究综述17-18
• 2.2 车路协同环境下驾驶员对诱导信息反应分析研究综述18-20
• 2.3 信号交叉口排放测算研究综述20-21
• 2.4 车路协同环境下信号交叉口排放测算研究综述21-22
• 2.5 本章小结22-23
• 3 车路协同下信号交叉口驾驶员对诱导信息反应分析23-33
• 3.1 SP调查设计24-26
• 3.1.1 问卷设计原则24-25
• 3.1.2 问卷内容设计25-26
• 3.2 SP调查实施26
• 3.2.1 调查方式26
• 3.2.2 调查地点26
• 3.3 问卷数据收集及结果分析26-32
• 3.3.1 问卷数据转化26-27
• 3.3.2 统计结果分析27-32
• 3.4 本章小结32-33
• 4 车路协同下信号交叉口排放估算方法建立33-67
• 4.1 车路协同下车辆引导策略33-37
• 4.2 车路协同下信号交叉口仿真平台37-43
• 4.2.1 仿真模型选择37-38
• 4.2.2 车路协同下信号交叉口仿真平台搭建及标定38-43
• 4.3 车路协同下信号交叉口机动车运行特性分析43-48
• 4.4 车路协同下信号交叉口排放估算方法48-64
• 4.4.1 排放的修正方法设计思路49-51
• 4.4.2 数据收集及预处理51-54
• 4.4.3 基本排放因子计算54-60
• 4.4.4 修正系数计算60-62
• 4.4.5 排放修正方法建立62-63
• 4.4.6 排放修正方法验证63-64
• 4.5 本章小结64-67
• 5 车路协同下信号交叉口排放估算方法应用67-73
• 5.1 车路协同下信号交叉口排放估算方法需求分析67-68
• 5.2 车路协同下信号交叉口排放估算方法应用流程68-70
• 5.3 车路协同下信号交叉口排放估算方法应用示例70-72
• 5.4 本章小结72-73
• 6 总结73-75
• 6.1 主要研究成果及结论73-74
• 6.2 研究展望74-75
• 参考文献75-79
• 附录A79-80
• 附录B80-81
• 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果81-85
• 学位论文数据集85

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本文编号：1081856